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项目竞品项目
scikit-learn/scikit-learn
scikit-learn:Python机器学习库
apache/airflow
Apache Airflow - 通过编程方式编写、调度和监控工作流的平台
streamlit/streamlit
Streamlit——快速构建和共享数据应用的开发框架。
business-science/ai-data-science-team
一个由AI驱动的数据科学智能体团队,助您以10倍速度完成常见数据科学任务。
GokuMohandas/Made-With-ML
学习如何开发、部署并迭代生产级机器学习应用。
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以Jupyter Notebook形式发布的fastai书籍。
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《机器学习与算法交易(第二版)》代码实现
virgili0/Virgilio
您的数据科学在线学习新导师
aws/amazon-sagemaker-examples
示例 📓 Jupyter 笔记本,展示如何使用 🧠 Amazon SageMaker 构建、训练和部署机器学习模型。
catboost/catboost
一个快速、可扩展、高性能的基于决策树的梯度提升库,用于Python、R、Java、C++的排序、分类、回归及其他机器学习任务,支持CPU和GPU计算。
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Evidently 是开源的机器学习和大语言模型可观测性框架。评估、测试并监控任何AI驱动系统或数据流水线。从表格数据到生成式AI,涵盖100多项指标。
h2oai/h2o-3
H2O是一个开源、分布式、快速且可扩展的机器学习平台:支持深度学习、梯度提升、XGBoost、随机森林、广义线性模型、K均值聚类、主成分分析、广义可加模型、规则拟合、支持向量机、堆叠集成、自动机器学习等。
flyteorg/flyte
可扩展且灵活的工作流编排平台,无缝统一数据、机器学习和分析技术栈。
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面向多模态AI的开放式湖仓格式。仅需两行代码即可从Parquet转换,实现百倍速随机访问、向量索引与数据版本管理。兼容Pandas、DuckDB、Polars、Pyarrow及PyTorch,并持续扩展集成生态。
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从零到精通的机器学习与数据科学课程全套教学资料
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简易分布式机器学习
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机器学习基础:线性代数、微积分、统计学与计算机科学
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放轻松!Flux 是那个让你无需张量操作的机器学习库
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